赵辉

基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度

赵辉

（江苏商贸职业学院，江苏 南通 226011）

为了提高外贸企业物流配送车辆调度能力，提出基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度算法。构建外贸企业物流配送车辆路径规划的地图网格模型，采用混合量子遗传算法进行外贸企业物流配送车辆调度的信息模拟，构建外贸企业物流配送车辆的移动规则模型，进行外贸企业物流配送车辆调度的路径规划。结合信息素导引方法进行外贸企业物流配送车辆优化调度的自适应控制，构建外贸企业物流配送车辆优化调度的混合量子遗传进化寻优模型，根据混合量子遗传路径约束寻优方法构建外贸企业物流配送车辆优化调度的人工智能算法，实现外贸企业物流配送车辆优化调度和人工智能控制。仿真结果表明，采用该方法进行外贸企业物流配送车辆调度的寻优能力较好，路径规划能力较强，提高了车辆调度效能。

混合量子遗传算法；外贸企业；物流配送；优化调度；人工智能

随着外贸业的不断发展，外贸企业物流配送车辆不断增多，需要构建优化的外贸企业物流配送车辆路径规划和调度模型，结合企业物流车辆配送的路径寻优控制，进行外贸企业物流配送车辆的调度优化控制和空间规划设计，提高外贸企业物流配送车辆的流转和调度效率。研究外贸企业物流配送车辆的优化调度模型，在促进外贸企业物流业的发展，降低能量开销，提高外贸企业物流配送的效率等方面都具有重要意义[1]，相关的外贸企业物流配送路径规划和调度方法研究受到人们的极大关注[2]。

结合人工智能方法，进行外贸企业物流车辆配送路径寻优和自适应控制，构建外贸企业物流车辆配送路径寻优控制模型，提高外贸企业物流车辆配送路径规划能力，传统方法中，对外贸企业物流车辆配送路径规划方法主要有PSO算法、空间网格区域规划方法以及PID算法等[3-5]，建立外贸企业物流车辆配送路径规划的空间区域分布式融合模型，采用多目标进化方法进行外贸企业物流配送车辆优化调度的路径约束控制，结合相应的智能控制算法，提高外贸企业物流车辆配送路径的智能规划和控制能力。传统方法进行外贸企业物流车辆配送路径规划的寻优能力不好，自适应控制能力不强。针对上述问题，本文提出基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度算法。首先构建外贸企业物流配送车辆路径规划的地图网格模型，构建外贸企业物流配送车辆优化调度的混合量子遗传进化寻优模型，然后根据混合量子遗传路径约束寻优方法构建外贸企业物流配送车辆优化调度的人工智能算法，实现外贸企业物流配送车辆优化调度和人工智能控制。最后进行仿真测试分析结果表明，本文方法在提高外贸企业物流配送车辆优化调度和智能控制能力方面的优越性能。

1 配送车辆路径规划的地图网格模型和信息融合

1.1 配送车辆路径规划的地图网格模型

为了实现外贸企业物流配送车辆调度，结合人工智能的量子遗传算法，进行外贸企业物流配送车辆调度的信息素提取和信息强度跟踪识别，采用配送目标点之间聚类和信息差异度进行聚类分析，通过配送车辆路径移动规则进行路径寻优[6]。采用模糊信息辨识和特征提取的方法进行人工智能分析，构建外贸企业物流车辆配送路径的人工寻径优化控制模型，假设外贸企业物流车辆配送路径寻优的信息素导引规则函数为，则构建外贸企业物流配送车辆路径规划的地图网格模型的表达式为

1.2 配送车辆路径调度信息融合

采用混合量子遗传算法进行外贸企业物流配送车辆调度的信息模拟，混合量子群寻优的模糊分布向量融合参数为

建立外贸企业物流配送车辆优化调度的种群数组融合参数集[9]。当外贸企业物流配送车辆调度的空间分布权系数为

2 外贸企业物流配送车辆调度优化

2.1 外贸企业物流配送车辆路径规划

对上式进行特征分离和信息重构，得到外贸企业物流配送车辆优化调度的个体最优位置为

优模型，根据混合量子遗传路径约束寻优方法构建外贸企业物流配送车辆优化调度的人工智能算法，进行路径规划设计[15]。

图1 外贸企业物流配送车辆路径优化流程图

2.2 物流配送车辆优化调度和人工智能控制设计

在外贸企业物流车辆配送路径规划中，其规划全局极值或个体极值寻优的迭代方程表示如下：

综上分析，实现外贸企业物流配送车辆优化调度和人工智能控制。进行外贸企业物流配送车辆优化调度和路径规划。

3 仿真测试分析

图2 交通流预测结果

根据上述参数设定，采用本文方法对外贸企业物流配送运输交通流进行预测，预测结果如图2所示。

分析图2得知，本文方法预测的外贸企业物流配送运输交通流与实际预测的交通流量基本一致，说明本文方法进行外贸企业物流配送路径规划设计的寻优能力较好，能有效实现外贸企业物流配送车辆调度的路径规划。为了验证本文方法的有效性，对本文方法和传统方法的外贸企业物流配送路径规划精度进行对比分析，对比结果如图3所示。

图3 两种方法的路径规划精度对比

分析图3得知，本文方法的外贸企业物流配送路径规划精度比传统方法的外贸企业物流配送路径规划精度高，提高了路径规划能力。采用本文方法和传统方法测试车辆调度的执行时间，得到对比结果如图4所示。

图4 车辆调度的执行时间

分析上述仿真结果得知，采用本文方法进行外贸企业物流配送车辆调度时间较短，寻优能力较好，路径规划能力较强，提高了车辆调度效能。

4 结束语

结合企业物流车辆配送的路径寻优控制，进行外贸企业物流配送车辆的调度优化控制和空间规划设计，提高外贸企业物流配送车辆的流转和调度效率。本文提出基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度算法。采用模糊信息辨识和特征提取的方法进行人工智能分析，构建外贸企业物流车辆配送路径的人工寻径优化控制模型，通过环境中信息素分布进行混合量子遗传的寻优控制，构建外贸企业物流配送车辆优化调度数学模型，确定在当前点和移动目标的路径，建立外贸企业物流配送车辆调度信息素传输的通信模型，根据混合量子遗传路径约束寻优方法，构建外贸企业物流配送车辆优化调度的人工智能算法，进行车辆调度优化。分析得知，本文方法进行外贸企业物流配送车辆调度的智能性较好，执行时间较短。

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Optimal scheduling of logistics distribution vehicles in foreign trade enterprises based on hybrid quantum genetic algorithm

ZHAO Hui

(Jiangsu Vocational College ofBusiness, Jiangsu Nantong 226011, China)

In order to improve the vehicle scheduling ability of foreign trade enterprises, a hybrid quantum genetic algorithm is proposed to optimize the vehicle scheduling of foreign trade enterprises. This paper constructs a map grid model of foreign trade enterprise logistics distribution vehicle routing planning, uses hybrid quantum genetic algorithm to simulate the information of foreign trade enterprise logistics distribution vehicle scheduling, constructs the mobile rule model of foreign trade enterprise logistics distribution vehicle, and carries out the path planning of foreign trade enterprise logistics distribution vehicle scheduling. Combined with pheromone guidance method, the adaptive control of foreign trade enterprise logistics distribution vehicle optimal scheduling is carried out, and the hybrid quantum genetic evolution optimization model of foreign trade enterprise logistics distribution vehicle optimal scheduling is constructed. According to the hybrid quantum genetic path constraint optimization method, the artificial intelligence algorithm of foreign trade enterprise logistics distribution vehicle optimal scheduling is constructed, and the foreign trade enterprise logistics distribution vehicle optimization is realized scheduling and artificial intelligence control. The simulation results show that the optimization ability and path planning ability of this method are better, and the vehicle scheduling efficiency is improved.

hybrid quantum genetic algorithm；foreign trade enterprises；logistics distribution；optimal scheduling；artificial intelligence

2020-09-09

江苏省高等教育教改研究立项课题（2017JSJG404）江苏高校“青蓝工程”资助

赵辉（1981-），男，江苏海安人，讲师，硕士，主要从事无线通信技术研究，zxangwxgg55@126.com。

TP391

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